2009 19 - la efectividad de las políticas activas de
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Research Institute of Applied Economics 2009 Working Papers 2009/19, 22 pages
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La efectividad de las políticas activas de mercado de trabajo para
luchar contra el paro. La experiencia de Cataluña1
Raul Ramos, Jordi Suriñach, Manuel Artís
Grup d'Anàlisi Quantitativa Regional (AQR-IREA), Universitat de Barcelona.
Departament d’Econometria, Estadística i Economia Espanyola.
Avda. Diagonal 690, 08034 Barcelona
Email: [email protected], [email protected], [email protected]
Resumen: El objetivo de este trabajo es evaluar la efectividad
de las políticas activas llevadas a cabo por el Servicio de
Ocupación de Cataluña (SOC) durante el año 2005. Los
resultados obtenidos a partir de la aplicación de técnicas de
matching muestran que la probabilidad de encontrar trabajo para
un individuo que participó en alguna de las acciones del SOC
analizadas es 5 puntos porcentuales superior en relación a los
que no participaron. El análisis individualizado de los diferentes
programas ha mostrado la eficacia de la mayor parte de las
acciones realizadas. Por último, los resultados obtenidos también
han puesto de manifiesto la mejora adicional que supone la
combinación de algunas de las acciones.
Palabras Clave: Políticas activas de mercado de trabajo,
desempleo, propensity score matching
Códigos JEL: C31, J64, J68.
25 de septiembre de 2009
1 Queremos agradecer la colaboración del Servicio de Ocupación de Cataluña en el proceso de obtención de la base de
datos utilizada al estudio, así como las sugerencias y comentarios recibidos durante la realización del trabajo. Jordi
Suriñach y Manuel Artís agradecen el apoyo recibido del Ministerio de Educación y Ciencia a través del proyecto
ECO2009-12678. Cualquier posible error u omisión es responsabilidad exclusiva de los autores.
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1. Motivación y objetivos
Según EUROSTAT, el año 2005 los países de la Unión Europea (UE-15) dedicaron un
2,2% de su PIB a realizar políticas de ocupación. Esta cifra varía entre el 0,2% de
Estonia y el 4,1% de Dinamarca. En España, el gasto realizado en estas políticas
representó un 2,1%, una cifra ligeramente inferior a la media europea.
Las políticas de ocupación engloban un conjunto de actuaciones y medidas públicas
relativamente heterogéneas. De hecho, no hay una definición que sea aceptada de
manera general sobre qué se incluye y qué no se incluye dentro de las políticas de
ocupación. Normalmente se incluyen todas aquellas medidas dirigidas a los
trabajadores/as sin empleo o a la mejora de la situación del mercado de trabajo y
también medidas que no comportan gasto público pero que tienen un amplio impacto
sobre el mercado de trabajo (como cambios legislativos que afecten los mecanismos de
fijación de salarios, a la flexibilidad de contratación y despido o a la ordenación del
tiempo de trabajo).
Quizás la clasificación más aceptada sobre los diferentes tipos de políticas de ocupación
es la sugerida por la OCDE y que distingue entre políticas pasivas y políticas activas de
ocupación. Se entiende por políticas pasivas todas aquellas medidas que tienen como
objetivo mejorar la situación de los trabajadores/as sin empleo y asegurarles un cierto
nivel de ingresos. En cambio, por políticas activas se entienden todo aquel conjunto de
medidas que pretenden incidir directamente sobre el funcionamiento del mercado de
trabajo de cara a aumentar la demanda de trabajo (ya sea de manera genérica o
incidiendo sobre algún colectivo específico con mayores dificultades de inserción
laboral) pero también aquellas medidas que pretenden mejorar los procesos de ajuste
entre oferta y demanda de trabajo (por ejemplo, a través de programas de formación de
los trabajadores/as, de incentivar su movilidad geográfica o mejorando los flujos de
información entre empresas y trabajadores/as).
Tal y como señalan Fina y Toharia (2001), la importancia relativa de cada uno de estos
tipos de políticas ha ido cambiando a lo largo del tiempo en función de diferentes
factores: básicamente, el momento del ciclo económico en que se encuentra la economía
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analizada, la situación de las finanzas públicas y, especialmente, la tasa de paro
existente en cada momento del tiempo. Durante las últimas décadas, las políticas activas
han ido ganando peso ya que las políticas pasivas no contribuyen a reducir los niveles
de paro sino sencillamente a mejorar la situación del parado/a hasta que vuelva a
encontrar trabajo. Estaban pensadas, pues, para minimizar los problemas del paro en un
momento en que no había problemas para colocarse nuevamente de manera
relativamente rápida (paro friccional) y en un contexto en que los recursos del sector
público dedicados a estas políticas en momentos de recesión se “recuperaban” en
momentos de expansión a través de los estabilizadores automáticos. De hecho, en la
actualidad, en la UE-15 aproximadamente un 40% del gasto realizado en políticas de
ocupación se dedica a políticas activas y el 60% restante a políticas pasivas. En
concreto, a la UE-15 se dedica un 0,8% del PIB a las políticas activas. Esta cifra en
España es del 0,7%, mientras que el país que dedica un mayor número de recursos es
Holanda con un 1,6% del PIB y los que dedican un menor porcentaje del PIB son
Grecia y Estonia con un 0,1%.
Así pues, las políticas activas nacen a partir de la constatación que en determinados
momentos las características de los parados/as (formación, localización geográfica) no
coinciden con las de los puestos de trabajo vacantes. Esta situación se traduce en lo que
se conoce como paro de larga duración o paro estructural. Las políticas activas de
ocupación pretenden, pues, mejorar la formación o incentivar la movilidad de los
trabajadores/as para mejorar su capacidad de cubrir los puestos de trabajo vacíos. Hay
que destacar también que otros tipos de políticas activas están orientadas a la creación
de puestos de trabajo, bien a través de la creación directa por parte del sector público o a
la concesión de incentivos económicos (normalmente subvenciones) vinculados a la
creación de puestos de trabajo que, a veces, pueden buscar el desarrollo de nuevas
actividades productivas. A menudo este último tipo de política busca la inserción
laboral de determinados colectivos con problemáticas especiales. Sin embargo, este tipo
de políticas ha sido muy discutido debido a que implica un elevado coste y a que
acostumbran a aparecer comportamientos oportunistas (efecto dead-weight), es decir, se
cobra la subvención por crear puestos de trabajo que se hubieran creado igualmente sin
la existencia del incentivo. También se pueden producir otros efectos como un efecto
sustitución entre diferentes tipos de trabajadores/as (subvencionados vs. no
subvencionados) o un efecto expulsión en qué las empresas subvencionadas obtienen
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una ventaja competitiva que puede hacer que empresas no subvencionadas pierdan
cuota de mercado y reduzcan su ocupación, o un efecto de presión salarial, porque al
reducirse el coste de ser despedido (en la medida en que los trabajadores/as que pierden
su lugar de trabajo accederán a los programas de formación), aumenta la presión salarial
y, por lo tanto, se podría reducir la ocupación. Por tanto, en función de la importancia
relativa de estos efectos, los resultados finales sobre la ocupación acostumbran a ser
inciertos.
Tal y como señalan Card et. al. (2009), la efectividad de este tipo de políticas ha sido un
tema de intenso debate en muchos países y, de hecho, la realización de evaluaciones
rigurosas basadas en datos sobre participantes y no participantes a los programas para
cuantificar los efectos de las políticas activas es un procedimiento que se realiza de
manera periódica tanto por parte de las administraciones públicas como de expertos
independientes. En un trabajo reciente, Kluve (2007) analiza más de 100 estudios
diferentes sobre el impacto de las políticas activas de ocupación aplicando técnicas de
meta-análisis.
En cambio, la experiencia de evaluación microeconométrica a nivel español es muy
limitada. Destacan únicamente los trabajos de Mato y Cueto (2009) y Arellano (2009)
para los programas de formación y Cansino y Sánchez (2009) para el programa de
casas-taller y casas de oficio. Los tres estudios encuentran un efecto positivo sobre los
desempleados que han participado en estos programas: el primer estudio obtiene que la
formación incrementa la probabilidad de estar ocupado en aproximadamente un 8-9%,
el segundo confirma que la formación reduce el tiempo que los parados/as consiguen un
nuevo trabajo y el tercero muestra la eficacia del programa para el colectivo al que está
orientado: jóvenes que buscan su primer empleo.
Un aspecto muy importante a tener en cuenta a la hora de llevar a cabo evaluaciones de
las políticas activas de mercado de trabajo en el caso español es el proceso de
descentralización que se ha producido en este ámbito durante los últimos años. En este
sentido, cada Comunidad Autónoma dispone de las competencias necesarias para
decidir qué políticas son las más adecuadas y a través de qué instrumentos deben
implementarse. Así pues, el ámbito territorial más adecuado para analizar el impacto de
las políticas activas es precisamente aquel asociado a la capacidad normativa sobre
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dichas políticas: es decir, la Comunidad Autónoma. Además, incluso en el último ciclo
expansivo, el mercado de trabajo español se ha caracterizado por una elevada dispersión
de las tasas de paro a nivel regional, un hecho que podría acentuar aún más las
diferencias existentes en la aplicación de políticas activas de mercado de trabajo.
En este contexto, el caso de Cataluña es especialmente interesante porque dentro del
proceso de descentralización mencionado anteriormente, fue la pionera en el traspaso de
la formación ocupacional que se realizó en 1992 y además fue, junto a Galicia, una de
las dos comunidades donde el traspaso de la gestión del INEM (Instituto Nacional de
Empleo) fue efectivo desde el 1 de enero de 1998 mientras que el traspaso a otras
comunidades se realizó con posterioridad. El recorrido, por tanto, de la administración
autonómica catalana en este ámbito ha sido más largo que en otras comunidades
autónomas habiéndose desarrollado un mayor número de programas e instrumentos más
variados por lo qué la evaluación de dichas políticas puede ofrecer conclusiones de
interés para el diseño de políticas activas de mercado de trabajo en otras comunidades
autónomas.
Así pues, el objetivo de este trabajo es evaluar la efectividad de las políticas activas
impulsadas por el Servicio de Ocupación de Cataluña (SOC) durante el año 2005
aplicando técnicas microeconométricas.
La contribución del trabajo a la literatura sobre el tema es doble: por un lado, se realiza
por primera vez en España una evaluación exhaustiva de las políticas activas (y no
únicamente de uno de sus programas) y, por otro lado, se analiza la posible
complementariedad entre algunas de las actuaciones realizadas. Los resultados
obtenidos a partir de la aplicación de técnicas de matching muestran que la probabilidad
de encontrar trabajo para un individuo que participó durante el 2005 en alguna de las
acciones del SOC analizadas es 5 puntos porcentuales superior en relación a los que no
participaron como consecuencia de haber participado.
El resto del trabajo se estructura en tres partes: en primer lugar, se presenta la base de
datos utilizada en el estudio; en segundo lugar, se describe la metodología aplicada y los
resultados obtenidos; y, por último, se sintetizan las principales conclusiones del
análisis realizado.
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2. Descripción de la base de datos utilizada
La evaluación realizada se ha podido llevar a cabo gracias a la disponibilidad de una
amplia base de datos individualizada, previamente anonimizada, y que ha sido facilitada
por el Servicio de Ocupación de Cataluña (SOC) bajo las condiciones habituales de
garantía del secreto estadístico. El SOC es el organismo encargado de llevar a cabo la
práctica totalidad de las políticas activas de mercado de trabajo en Cataluña. En
concreto, sus actuaciones se realizan dentro de los tres grandes ejes de estas políticas:
formación, incentivos y, asesoramiento y se estructuran en cinco áreas (igualdad de
oportunidades, información y orientación, calificación profesional, trabajo y formación
y fomento de la ocupación) que engloban nueve programas diferentes que se describen
más adelante.
La base de datos disponible contiene información sobre diferentes características socio-
demográficas de participantes y no participantes en las acciones del SOC durante 2005
así como sobre su situación laboral durante diciembre de 2007 y enero de 2008, es
decir, entre uno y dos años después de haber participado a los programas. Esta será la
variable de referencia para llevar a cabo la evaluación. En concreto, se dispone de
información sobre el sexo, la edad, el nivel de estudios, el municipio de residencia, la
tipología de acciones en qué ha participado y su situación laboral2.
De acuerdo con esta información, durante el año 2005 hubo 158.415 participantes en las
acciones del SOC. Tal y como se puede observar en el cuadro 1, los programas con
mayor número de participantes durante este año fueron los Pactos Territoriales para el
Empleo (48,7%), los programas de formación dirigidos a los parados/as (27,0%) y los
Itinerarios Personales de Inserción (13,0%). Los pactos territoriales son acciones
innovadoras y experimentales complementarias de las políticas activas sin regulación
normativa específica y de promoción del desarrollo local, siendo una vía de
coordinación de las políticas activas de empleo en el territorio. En cambio, la formación
ocupacional engloba toda una serie de acciones orientadas a proporcionar formación y
2 Una deficiencia a destacar de la base de datos utilizada es que no ha sido posible obtener información
sobre la participación o no de los beneficiarios de 2005 en nuevas acciones realizadas durante 2006 o
2007. Esta cuestión se deberá tener en cuenta de cara a la interpretación de los resultados que se presentan
más adelante.
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competencias profesionales específicas, requeridas para el ejercicio de determinadas
ocupaciones dónde hay necesidad de incorporar trabajadores/se. Por último, los
itinerarios personales de inserción (IPIs) son acciones de orientación profesional para la
ocupación y asistencia para el autoempleo, articuladas de forma personalizada. Su
objetivo es facilitar el acceso a actividades que supongan el incremento y la mejora de
las posibilidades de ocupación de acuerdo con las circunstancias profesionales y
personales.
CUADRO 1
Es importante destacar que durante 2005 hubo un porcentaje considerable de
trabajadores/as que participaron en más de una acción del SOC durante aquel mismo
año, acciones que en la práctica totalidad de los individuos correspondían a programas
diferentes. Si tenemos en cuenta este hecho, el número total de participantes fue de
123.889, 109.606 de los cuales participaron en una única acción (88,47%), 12.790 a dos
(10,32%) y el resto además de dos (1,21%). Aún siendo conscientes de esta realidad,
inicialmente, el análisis se centrará en los beneficiarios de cada acción y no en los
individuos. Es decir, trataremos a los participantes de cada acción del SOC como si no
hubieran participado en ninguna otra. Desde el nuestro punto de vista, esta manera de
proceder es correcta, porque dentro de cada acción el número de participantes que han
repetido es prácticamente inexistente (es decir, no estaríamos contando un mismo
individuo más de una vez) y además, el 82% de los individuos que participan en más de
una acción lo hacen combinando alguna acción con los Pactos Territoriales para el
Empleo, una acción para la que no se dispone de un número elevado de individuos con
información relativa a las principales variables de control como por ejemplo la fecha de
nacimiento o el nivel de estudios, un motivo adicional para excluir esta acción del
análisis realizado.
El cuadro 2 recoge los resultados del análisis descriptivo del conjunto de los 77.862
individuos que participaron a los programas seleccionados del SOC durante 2005 (una
vez eliminados aquellos individuos para los que no se dispone de toda la información
necesaria y que para estas acciones representaban menos del 4% del total de
participantes). La información presentada en este cuadro también se ha complementado
con los descriptivos relativos al grupo de control, formado por 730.871 individuos que
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no participaron durante 2005 (ni con anterioridad) en ninguna acción del SOC. A partir
de este cuadro, se puede observar como los participantes en las acciones del SOC
durante 2005 fueron mayoritariamente mujeres (57,72%), de nacionalidad española
(85,13%), con una edad media de 33,31 años y un número medio de años de estudio
relativamente bajo (7,0). Mayoritariamente, residían en la provincia de Barcelona
(81,50%), seguida de Tarragona (8,74%), de Gerona (5,62%) y Lérida (3,82%). Hay
que destacar también que hay importantes diferencias entre programas, diferencias que,
por otro lado, son las esperadas teniendo en cuenta la diferente naturaleza y potenciales
beneficiarios de las acciones del SOC. Por ejemplo, destaca la menor importancia
relativa de las mujeres en las Casas de Oficio y Escuelas Taller, así como la menor edad
de los participantes. De hecho, estos dos programas están orientados a este colectivo. En
concreto, el programa de escuelas taller tiene como objetivo principal la formación y la
ocupación de jóvenes desempleados menores de 25 años, a través de su calificación en
alternancia con el trabajo y la práctica profesional mediante la realización de proyectos
concretos que se llevan a cabo en colaboración con entidades públicas o privadas sin
ánimo de lucro. Los jóvenes que participan aprenden un oficio a lo largo de un máximo
de dos años, trabajan cobrando el 75% del salario mínimo interprofesional en la
realización de un proyecto de interés para la comunidad dentro la localidad dónde viven
y tienen la posibilidad de lograr los objetivos de la educación secundaria obligatoria, en
caso de no haberlo conseguido antes. Las casas de oficio son programas mixtos de
formación y trabajo dirigidos a jóvenes menores de 25 años que ya disponen de un nivel
de formación básica, ya sea ESO, bachillerato, formación profesional o cualquier otra
formación que pueda ser considerada por el grupo de trabajo, pero que no han logrado
un nivel de conocimiento práctico o tienen una carencia de experiencia profesional. La
participación de los jóvenes en estos proyectos les permitirá, por un lado, adquirir una
formación de calidad, en alternancia con un trabajo efectivo, y, por otro, participar en un
proyecto de dimensión pública y o/social, gestionado desde las entidades. Tienen una
duración máxima de 12 meses y la remuneración que reciben varía a lo largo de este
periodo.
Por razones similares, también destaca la mayor edad de los participantes en el
programa de Reciclaje ya que tiene como objetivo la reinserción laboral mediante el
logro y el perfeccionamiento de las competencias profesionales de los trabajadores/as
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que habían perdido el trabajo. Este programa es el único en qué el reparto territorial de
los participantes no está concentrado en la provincia de Barcelona sino en Lérida.
CUADRO 2
Por último, en el cuadro 3 se compara la tasa de ocupación a finales de 2007/comienzos
de 2008 entre participantes y no participantes en los programas analizados. La
comparación de estas cifras permite observar una diferencia favorable a favor de los
primeros. Esta diferencia es de más de 6 puntos porcentuales (46,6% respeto el 40,5%).
Por programas, destacan los Planes de Ocupación con una tasa de efectividad próxima
al 60% (58,5%), los programas de Formación de desempleados (47,4%), los Itinerarios
Personales de Inserción (46,3%) y las Acciones Integradas (41,0%) con tasas superiores
a las de los no participantes mientras que el programa de Reciclaje presenta una tasa
claramente inferior (12,3%). Ahora bien, estos resultados no tienen en cuenta las
posibles diferencias en las características de los individuos que han participado y que no
han participado a los programas, motivo por el cual se necesario aplicar técnicas
econométricas que permitan considerar su posible impacto sobre la probabilidad de
estar ocupado. Este análisis se realiza al siguiente apartado.
CUADRO 3
3. Metodología y resultados
3.1. Evaluación de políticas y técnicas de matching
El objetivo de las evaluaciones microeconométricas de políticas siempre consiste en
responder a la pregunta: ¿qué hubiera pasado si no se hubiera llevado a cabo esta
medida? Es decir, en realizar un análisis “contrafactual”. En el caso concreto de las
políticas de ocupación, consistiría en valorar qué resultado hubiera obtenido un
trabajador/a afectado/da por una determinada medida (por ejemplo, la participación en
un programa de formación) si no se hubiera visto afectado por la medida (es decir, no
hubiera seguido el programa). Para poder valorar la diferencia entre el resultado
observado y el “contrafactual”, la aproximación más habitual consiste en comparar la
situación de dos grupos de trabajadores /as, uno de los cuáles se ve afectado por la
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medida y el otro no. Sin embargo, la principal dificultad es como distinguir si la mejora
de la situación laboral del trabajador/a afectado/da por la medida se ha producido como
consecuencia de la propia medida o por otros factores a menudo no observables. Es
decir, hasta qué punto los trabajadores/as sin trabajo que han seguido, por ejemplo, un
determinado programa de formación no eran ya los más motivados de cara a encontrar
trabajo antes de iniciar el programa (sesgo de selección).
La metodología seguida dentro el ámbito de las ciencias naturales y médicas consiste en
realizar experimentos de asignación aleatoria. En este tipo de experimentos, los
individuos son asignados de manera totalmente aleatoria a dos grupos: uno de estos
grupos se vería afectado por la medida de política (por ejemplo, el programa de
formación) mientras que el otro no se vería afectado. La comparación de los resultados
obtenidos por los individuos del primer grupo (conocido como grupo de tratamiento)
respeto el segundo (conocido como grupo de control) permitiría valorar la eficacia de la
política. Sin embargo, hay inconvenientes importantes en aplicar esta metodología
dentro del ámbito de las políticas de ocupación: en primer lugar, hay consideraciones
éticas que hacen impensable dar acceso o no, por ejemplo, a un programa de formación
a un desempleado/da en función únicamente del azar; en segundo lugar, los costes de
organizar y realizar un seguimiento adecuado de los dos grupos son muy elevados tanto
en términos monetarios como de tiempos; y, por último, la aplicación de la medida se
podría ver muy atrasada en el tiempo puesto que haría falta diseñar con cuidado el
experimento antes de poder adoptarla, y este atraso podría hacerla inadecuada o poco
necesaria en el momento en que realmente se aplicaría. Así pues, el procedimiento que
aplicaremos sería también el único posible cuando la medida que queremos evaluar es
de obligado cumplimiento (mandatory) por parte de los individuos afectados (Cebulla,
2006).
De acuerdo con lo expuesto hasta el momento, la aproximación más habitual para la
evaluación de las políticas de mercado de trabajo consiste en aplicar métodos casi-
experimentales (Rosembaum, 1995). Estos métodos casi-experimentales se acostumbran
a aplicar desde dos perspectivas diferentes. Las dos perspectivas se basan en la idea que
una vez se ha aplicado la medida, es posible realizar un análisis ex-post del impacto de
la medida. La primera posibilidad consiste en comparar la situación de los individuos
afectados por la medida antes y después, mientras que la segunda consiste en identificar
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a posteriori individuos que no han participado en los programas evaluados para formar
un grupo de control. El aspecto clave de este segundo procedimiento consiste en
identificar con la máxima precisión posible aquellos individuos parecidos a los
afectados por la medida tanto en lo que se refiere a las características observables como
las inobservables, hecho que en la práctica es muy complicado. Así pues, la posible
existencia del sesgo de selección afecta la fiabilidad de los resultados obtenido con este
procedimiento.
Con este objetivo, a este trabajo se aplican técnicas de matching y, más concretamente,
el Propensity Score Matching (PSM). Este algoritmo permite seleccionar del grupo de
control formado por personas que no participaron en los programas que se pretende
evaluar, aquellas con la misma propensión a participar en el programa que las que
realmente lo hicieron (Smith y Todd, 2005). De este modo, se evita el problema del
sesgo de selección: es decir, el hecho que las personas que participan en los programas
sean aquellas con unas mejores habilidades y aptitudes para encontrar trabajo de entre
todo el conjunto de los individuos sin trabajo3. En concreto, el principal supuesto es que
el sesgo de selección se elimina una vez se ha controlado por un conjunto de variables
observables. Por tanto, se supone que el resultado sobre una determinada variable D
(por ejemplo, el estado laboral) sería el mismo para los participantes (Y1) y los no
participantes (Y0), una vez se controla por un conjunto de variables X (como por
ejemplo sexo, edad, estudios, etc.):
[ ] [ ]XDXYYD /1Pr,,/1Pr 10 === (1)
Esta igualdad se cumple siempre que se dé el supuesto de independencia condicionada,
es decir, que D e Y0 sean independientes para cada valor de X o, en otras palabras, que la
participación en el programa sea independiente del resultado que obtienen los que no
han participado. Otro aspecto relevante es de la dimensionalidad, es decir, la posibilidad
de encontrar un no participante con exactamente las mismas características que un
participante. Para solucionar este problema, Rosenbaum y Rosen (1983) propusieron
analizar el propensity score en vez de la probabilidad. Los resultados que se presentan
en el siguiente subapartado se basan en estos supuestos.
3 Para más detalles, véase Durán (2004.)
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3.2. Resultados
Para poder aplicar el Propensity Score Matching, el primer paso consiste en estimar un
modelo logit para la probabilidad de estar o no ocupado utilizando como variables
explicativas las características observables del individuo (nacionalidad, sexo, edad,
estudios y provincia de residencia), lo que permite obtener el propensity score para cada
individuo tanto participantes como no participantes. A continuación, se procede a
vincular cada individuo que ha participado en el programa con un no participante a
partir de la comparación de sus características observables. En este sentido, la
implementación del algoritmo aplicado requiere decidir el número de no participantes
que se utilizarán como grupo de referencia para cada participante y qué criterio se usará
para encontrarlo. Los resultados que se presentan a continuación se han obtenido
aplicando el procedimiento basado en los vecinos más próximos con selección aleatoria
basado en un logit (nearest neighbour with random assignment) y una proporción de
participantes y no participantes de 2:1. Los resultados no varían sustancialmente si se
aplican otros criterios (radius, caliper, etc.) y diferentes proporciones (5:1 y 10:1)4.
En el cuadro 4 se presenta la estimación del efecto medio de haber participado en las
diferentes acciones realizadas por el SOC durante 2005 así como el efecto para el total
de participantes descontando el efecto de que un individuo pueda haber participado en
más de una acción5. En la primera columna se recoge el porcentaje de individuos
ocupados a finales de 2007/comienzos de 2008 en función del programa del SOC en
que se participó. En la segunda columna, en cambio, se muestra cuál sería la
probabilidad de estar ocupado por estos individuos si no hubieran participado en el
programa (análisis contrafactual). Esta probabilidad se calcula combinando la
4 Todos los cálculos se han realizado utilizando el procedimiento psmatch2 para STATA (Leuven y
Sianesi, 2006). Los resultados asociados al análisis de sensibilidad realizada están disponibles previa
petición a los autores. 5 Como paso previo a la aplicación de las técnicas de matching, se especificó y estimar un modelo probit
para la probabilidad de estar ocupado a finales de 2007/comienzos de 2008. La ventaja de este tipo de
especificación respeto al análisis descriptivo es que permite controlar las diferencias en las características
observables de los individuos (nacionalidad, sexo, edad, nivel de estudios y provincia de residencia).
Según este modelo, haber participado en los programas del SOC durante el 2005 incrementaría la
probabilidad de estar ocupado en un 6,2%. Por programas, se obtienen efectos positivos y significativos a
los niveles habituales en la práctica totalidad de los casos (las excepciones son los Programas de Garantía
Social, las Escuelas Taller y el programa de Reciclaje), pero hay que tener en cuenta que este enfoque no
soluciona el sesgo de selección, lo que puede afectar de manera importante los resultados obtenidos. Los
resultados están disponibles previa petición a los autores.
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información sobre las características de los participantes con la de los individuos del
grupo de control que tienen la misma propensión a participar en los programas. La
tercera columna recoge la diferencia entre la primera y la segunda columna, es decir, el
cambio en la probabilidad de estar ocupado como consecuencia de haber participado en
las acciones analizadas. La cuarta columna muestra el valor del estadístico de prueba de
un contraste de hipótesis que tiene como hipótesis nula que el efecto de participar en el
programa es 0 frente a la hipótesis alternativa de ser diferente de 0, mientras que la
quinta columna presenta el valor del p-value (el nivel de significación que habría que
fijar para rechazar la hipótesis nula).
CUADRO 4
Para los participantes en alguna de las acciones del SOC (última fila de la tabla), el
porcentaje de individuos que tenían trabajo a finales de 2007/comienzos de 2008 era el
47,48%. Ahora bien, según el análisis contrafactual realizado, si estos individuos no
hubieran participado en los programas del SOC, este porcentaje hubiera sido de 42,45%.
Por lo tanto, la diferencia entre los dos es de 5,03% (47,48%-42,45%). Esta cifra
implica que la probabilidad de encontrar trabajo para un individuo que participó durante
el 2005 en alguna de las acciones del SOC analizadas aumentó en 5 puntos porcentuales
como consecuencia de haber participado. Además, el valor del estadístico de prueba del
contraste de hipótesis realizado y de su p-value asociado permiten rechazar la hipótesis
nula que el efecto detectado sea igual a 0.
Si nos centramos en el efecto de los diferentes programas, podemos observar que para
las Acciones Integradas, los Itinerarios Personales de Inserción, la Formación de
Desempleados y los Planes de Ocupación, el efecto de participar en las acciones del
SOC es positivo y significativo. Este efecto varía entre el 17,9% de los Planes de
Ocupación y el 4,4% de las Acciones Integradas. Destaca también que hay tres casos en
qué el efecto de haber participado en los programas del SOC no sería estadísticamente
diferente de 0 a los niveles de significación habitual (0,05 o 0,1). En concreto, se trata
del Programa de Garantía Social, las Casas de Oficio y las Escuelas Taller. Es probable
que en estos tres programas, y por su propia naturaleza, los beneficiarios todavía estén
en periodo de formación dos años después de haber participado (tenían una edad
alrededor de los 16-17 años el año 2005). Por último, hay un caso en que haber
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participado al programa tendría un efecto negativo y significativo. Se trata del programa
de Reciclaje. Según los resultados recogidos en el cuadro 4, la probabilidad de estar
ocupado dos años después de haber participado en el programa se reduciría en un 4,7%.
Este resultado podría estar relacionado con el efecto “lock-in” (captura) de los
trabajadores/as sin trabajo. La idea es que estas personas podrían tender a continuar
recibiendo formación una vez el programa inicial ha finalizado y, por lo tanto, a reducir
la intensidad con la que buscan ocupación.
Un aspecto adicional que hay que analizar cuando se aplica un algoritmo como el
Propensity Score Matching es la calidad del matching entre participantes y no
participantes. En concreto, hay que valorar hasta qué punto se ha conseguido encontrar
un grupo de individuos parecido a los participantes entre el conjunto de los no
participantes. Una manera de comprobarlo es calcular la reducción en el sesgo para cada
una de las variables de control que intervienen en el algoritmo entre los participantes y
los no participantes totales y aquéllos no participantes seleccionados como grupo de
referencia. Para cada una de las variables utilizadas para identificar los no participantes
más parecidos a los participantes (nacionalidad, sexo, edad, nivel de estudios), el cuadro
5 muestra el porcentaje de individuos de cada categoría (por ejemplo, en la primera fila
el porcentaje de españoles) o la media aritmética (para el caso de la edad) antes del
matching y tras el matching tanto para los participantes como para el grupo de control.
Los valores para los participantes son iguales pero para el grupo de control son
diferentes. En concreto, la calidad del matching será mejor cuanto más se asemeje el
grupo de control a los participantes tras el matching. La diferencia entre los dos grupos
se conoce como sesgo y la última columna muestra la reducción del sesgo tras el
matching. Como se puede observar antes del matching el sesgo (en valor absoluto) es
bastante elevado para algunas de las variables. Por ejemplo, antes del matching la edad
media de los participantes es de 33,12 años mientras que la de los no participantes es de
37,75 años, un sesgo del 37,4%. En cambio, tras el matching, el sesgo se ha reducido al
0,2%, lo que implica una reducción de prácticamente el 100%. Como se puede ver en el
cuadro, los porcentajes de reducción son elevados y el sesgo tras el matching está, en
todos los casos, por debajo del 5%, lo que garantiza la fiabilidad de los resultados
presentados hasta ahora.
CUADRO 5
15
Tal y como se ha mencionado en el primer apartado, un objetivo adicional del estudio es
valorar hasta qué punto hay complementariedades entre las políticas analizadas. Tal y
como se puede observar en el cuadro 6, de los 71.625 individuos para los que se ha
evaluado la efectividad de las políticas del SOC, 5.871 se correspondían a individuos
que habían participado en más de 1 acción, representando un 8,2% del total6. De estos
individuos, el 94,3% compaginaron únicamente dos programas. En este sentido, es
importante recordar que tal y como están diseñadas las acciones del SOC, en muchos
casos no resulta posible compaginar la participación en más de una acción (por ejemplo,
parados con escuelas taller). De hecho, el cuadro 7 muestra que la combinación de 2
programas fue relativamente reducida durante 2005.7. De hecho, la única combinación
con una cierta importancia en términos absolutos fue el programa de formación para
desempleados y los itinerarios personales de inserción con 2.399 individuos. Esta cifra
es claramente superior a la del resto de combinación de programas y representa
alrededor del 45% del total de individuos que participaron en más de una acción de las
seleccionadas durante 2005. De hecho, el número de individuos que participaron en
cada una de las combinaciones de acciones restantes es claramente inferior y no resulta
suficiente como para poder aplicar con una fiabilidad adecuada las técnicas de matching
presentadas en los apartados anteriores.
CUADROS 6 y 7
Por tanto, se ha analizado si la efectividad de la combinación de estas dos políticas
(Formación a Parados/as e Itinerarios Personales de Inserción) fue superior a la de haber
participado únicamente en uno de los dos programas. El hecho que el número de
participantes que han participado simultáneamente en las dos acciones sea relativamente
pequeño en relación al total de los participantes en cada una de ellas (un 5,67% para el
programa de formación de parados/as y un 11,40% para los Itinerarios Personales de
Inserción) permite establecer como grupo de control el resto de participantes en cada
una de las acciones evaluadas. Un primer dato a destacar es que la tasa de ocupación de
6 En este sentido, se debe tener en cuenta que a nivel global el programa que más se compatibiliza con
alguna otra acción es el de Pactos Territoriales para el empleo que no ha podido ser evaluado debido a la
elevada existencia de missings. 7 El cuadro 7 sólo muestra aquella combinación de programas con un número de participantes superior a
50 individuos.
16
los individuos que han participado en los dos programas es del 53,85% frente al 47,33%
de los que participaron únicamente en el programa de Formación y el 45,93% de los que
lo hicieron en los Itinerarios Personales de Inserción. Parece, pues, que participar en los
dos programas tiene una mayor efectividad que hacerlo sólo en uno. Para confirmarlo,
se han aplicado las técnicas de matching descritas anteriormente para cada uno de estos
programas. En el cuadro 8 se presentan los resultados obtenidos. Tal y como se puede
observar, estos resultados confirman la mayor efectividad de la combinación de
políticas en relación a haber participado únicamente en un programa. Este efecto se
sitúa alrededor del 8% para el programa de Formación de Parados/as y del 9% de los
Itinerarios Personales de Inserción, lo que confirma la existencia de
complementariedades entre los dos programas analizados.
CUADRO 8.
4. Reflexiones finales
El objetivo de este trabajo ha sido evaluar la efectividad de las políticas activas llevadas
a término por el Servicio de Ocupación de Cataluña durante el año 2005. Los resultados
obtenidos a partir de la aplicación de técnicas de matching han permitido concluir que la
probabilidad de encontrar trabajo para un individuo que participó durante el 2005 en
alguna de las acciones del SOC analizadas es 5 puntos porcentuales superior en relación
a los que no participaron como consecuencia de haber participado. También se ha
obtenido evidencia favorable sobre el efecto de la mayoría de los programas
implementados, así como la existencia de diferencias entre acciones y la mejora que
supone la combinación de algunas de las acciones. De hecho, el análisis de la
complementariedad entre las diferentes acciones podría extenderse en el futuro para
contrastar si hay diferencias en función de la secuencia temporal en que los individuos
participan en los programas analizados (ver, por ejemplo, Lechner y Wieler, 2007).
Por último, y a pesar de que los resultados obtenidos son de un claro interés a la hora de
diseñar las políticas de ocupación, una conclusión adicional del estudio es que todavía
hay aspectos que merecen un esfuerzo adicional por parte de las administraciones
públicas a la hora de establecer protocolos de recopilación de información estadística
que permitan la evaluación periódica de sus políticas. En concreto, y en primer lugar,
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hay que avanzar en el análisis de la eficiencia de las políticas (y no sólo de su eficacia).
En segundo lugar, hay que analizar también cuales son las condiciones de los puestos de
trabajo en términos de jornada, contrato, salario, etc. tanto de participantes como no
participantes. A nuestro entender, estos dos aspectos son claves a la hora de poder llevar
a cabo evaluaciones similares a las realizadas en otros países de nuestro entorno más
próximo.
5. Referencias bibliográficas
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Spanish experience”, Revista de Economía Aplicada, en prensa.
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Aplicada, 27 (1), pp. 1-22.
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Smith, J. A., Todd, P. (2005), Does matching overcome LaLonde’s critique of nonexperimental
estimators?, Journal of Econometrics, 125: 305-353.
18
6. Cuadros y gráficos
Cuadro 1. Número de participantes en las acciones del SOC durante 2005
Área Programa Participantes A Igualdad de oportunidades Acciones Integradas 2,500 1.6%
B Información y orientación Itinerarios Personales de Inserción 21,399 13.5%
C Calificación profesional Formación para parados/as 42,768 27.0%
Programas de Garantía Social 1,910 1.2%
Reciclaje 2,625 1.7%
D Trabajo y formación Casas de Oficio 1,534 1.0%
Escuelas Taller 1,690 1.1%
E Fomento del empleo Pactos Territoriales para el Empleo 77,166 48.7%
Planes de Empleo 6,823 4.3%
Total beneficiarios 158,415 100.0%
Fuente: Elaboración propia.
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Cuadro 2. Análisis descriptivo de las características de los participantes en los programas seleccionados del SOC durante 2005
Observaciones % Españoles %Mujeres Edad media Años de estudio % Barcelona % Gerona % Lérida % Tarragona
Acciones Integradas 2462 64.8% 45.5% 28.9 5.8 75.2% 7.4% 3.0% 14.3%
Itinerarios Personales de Inserción 21035 88.7% 61.1% 36.0 7.0 78.6% 6.5% 4.3% 10.5%
Formación para parados/as 42321 88.5% 64.4% 33.7 7.0 78.4% 7.3% 4.2% 10.1%
Programas de Garantía Social 1882 78.6% 41.0% 17.0 5.8 84.0% 2.9% 1.7% 11.4%
Reciclaje 806 96.4% 31.3% 35.1 7.8 25.9% 9.8% 41.6% 22.7%
Casas de Oficio 1500 62.7% 13.0% 17.4 5.7 70.8% 7.6% 5.9% 15.7%
Escuelas Taller 1611 74.9% 8.7% 19.1 6.0 79.8% 13.7% 3.5% 3.0%
Pactos Territoriales para el Empleo 6245 98.2% 42.7% 32.4 7.5 57.3% 9.1% 15.8% 17.8%
Participantes
Total beneficiarios seleccionados 77862 87.6% 58.1% 33.1 7.0 76.1% 7.3% 5.5% 11.1%
No participantes 730871 85.0% 52.6% 37.7 7.2 73.6% 9.8% 5.3% 11.2%
Fuente: Elaboración propia.
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Cuadro 3. Tasa de ocupación de los participantes en los programas seleccionados del SOC durante 2005 y de los no participantes
Observaciones % Ocupado/a
Acciones Integradas 2462 41.3%
Itinerarios Personales de Inserción 21035 46.8%
Formación para parados/as 42321 47.8%
Programas de Garantía Social 1882 32.1%
Reciclaje 806 39.8%
Casas de Oficio 1500 36.3%
Escuelas Taller 1611 36.0%
Planes de Empleo 6245 63.4%
Participantes
Total beneficiarios seleccionados 77862 47.5%
No participantes 730871 40.5%
Fuente: Elaboración propia.
Cuadro 4. Análisis de la efectividad de los programas seleccionados del SOC durante 2005
Observada Contrafactual
(participantes) (sin participar) Diferencia T-stat P-value
Acciones Integradas 41.35% 36.94% 4.41% 2.26 0.01
Itinerarios Personales de Inserción 46.83% 40.91% 5.92% 3.25 0.00
Formación para parados/as 47.76% 41.88% 5.88% 4.26 0.00
Programas de Garantía Social 32.09% 27.05% 5.05% 0.65 0.26
Reciclaje 39.83% 44.54% -4.71% -1.98 0.02
Casas de Oficio 36.33% 30.60% 5.73% 0.89 0.19
Escuelas Taller 36.00% 39.39% -3.38% -0.53 0.30
Planes de Empleo 63.39% 45.49% 17.90% 9.64 0.00
Total (Participantes sin “duplicidades”) 47.48% 42.45% 5.03% 3.67 0.00
Fuente: Elaboración propia.
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Cuadro 5. Análisis de la calidad del matching
Variable Muestra Participantes Control % Sesgo % Reducción
Español Antes 87.8% 85.0% 8.1
Después 87.8% 87.1% 2.1 74.5
No español Antes 12.2% 15.0% -8.1
Después 12.2% 12.9% -2.1 74.5
Hombres Antes 58.3% 52.6% 11.5
Después 58.3% 57.9% 0.7 93.5
Mujeres Antes 41.7% 47.4% -11.5
Después 41.7% 42.1% -0.7 93.5
Edad Antes 33.12 37.75 -37.4
Después 33.12 33.09 0.2 99.3
Sin estudios Antes 8.3% 11.5% -10.8
Después 8.3% 8.2% 0.2 98.2
Estudios primarios sin finalizar Antes 34.4% 29.8% 9.9
Después 34.4% 34.1% 0.6 94.3
Estudios primarios. EGB sin título Antes 7.4% 3.2% 18.6
Después 7.4% 8.0% -2.7 85.7
Graduado escolar. Bachillerato elemental Antes 5.6% 7.9% -9.1
Después 5.6% 5.7% -0.2 97.5
FP de 1º grado. CF de grado medio Antes 11.2% 6.3% 17.3
Después 11.2% 11.3% -0.5 96.9
FP de 2º. grado. CF de grado superior Antes 28.0% 30.7% -5.8
Después 28.0% 27.3% 1.5 74.2
BUP. COU. PREU. Antes 0.2% 0.7% -6.7
Después 0.2% 0.3% -1.9 72.6
Titulación universitaria de 1º Ciclo Antes 2.0% 4.1% -12.7
Después 2.0% 2.0% -0.1 99.4
Titulación universitaria de 2º Ciclo Antes 2.9% 5.8% -13.9
Después 2.9% 3.0% -0.1 99.2
Titulación universitaria de 3º. Ciclo Antes 0.0% 0.1% -1.5
Después 0.0% 0.1% -1.8 -14.8
Fuente: Elaboración propia.
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Cuadro 6. Número de participantes en las acciones seleccionadas del SOC durante 2005 en función del número de programas en que han participado
Número de programas Participantes
1 65,754 91.8%
2 5,541 7.7%
3 298 0.4%
4 30 0.0%
6 2 0.0%
Total participantes 71,625 100.0%
Fuente: Elaboración propia.
Cuadro 7. Principales combinaciones de programas durante 2005
Programa 1 Programa 2 Participantes
Formación a parados/as Itinerarios Personales de Inserción 2399
Formación a parados/as Planes de Empleo 194
Acciones Integradas Formación a parados/as 172
Acciones Integradas Itinerarios Personales de Inserción 161
Itinerarios Personales de Inserción Planes de Empleo 157
Itinerarios Personales de Inserción Programes de Garantía Social 99
Formación a parados/as Programes de Garantía Social 80
Fuente: Elaboración propia.
Cuadro 8. Análisis de la efectividad de la complementariedad de los programas seleccionados durante 2005
Observada Contrafactual
(participantes) (no participantes) Diferencia T-stat P-value
Formación a parados/as 53.86% 46.12% 7.73% 3.72 0.00
Itinerarios Personales de Inserción 53.86% 44.98% 8.88% 2.28 0.01
Fuente: Elaboración propia.